AI ကိုအသက်ဝင်လာစေရန်သက်ဆိုင်ရာပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်း
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအသုံးချပရိုဂရမ်များ၊ AI တပ်ဆင်မှုများ၊ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်နိုင်သောအရာများနှင့်အခြားအရာများအားခေတ်မီပုံရိပ်ပုံရိပ်စုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများဖြင့်ပြီးပြည့်စုံစေရန်
သင့်ပုံဒေတာပိုက်လိုင်းရှိ ပိတ်ဆို့မှုများကို ယခုဖယ်ရှားလိုက်ပါ။
Featured Clients များ
Computer Vision အတွက် Image Training Dataset ဘာကြောင့်လိုအပ်သလဲ။
ထူးခြားသော Artificial Intelligence စနစ်များနှင့် Machine Learning ပုံစံများကိုတစ်မူထူးခြားသည်ဟုယူဆရန်အလုံးစုံလေ့ကျင့်ထားရန်လိုသည်။ NLP မော်ဒယ်များကိုကျွမ်းကျင်စွာလေ့ကျင့်ရန်အသံနှင့်စာသားပါအချက်အလက်များလိုအပ်သော်လည်းကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုအသုံးချပရိုဂရမ်များအားပုံလေ့ကျင့်မှုဒေတာအစုတစ်ခုဖြင့်ဖြည့်စွက်ပေးရမည်။
အရာဝတ္ထုများနှင့်ပုံစံများကို၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်တာဝန်ရှိသော Smart ML ပုံစံများနှင့်တပ်ဆင်မှုများကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လေ့ကျင့်ရန်လိုသည်။ လူအချင်းချင်းထိတွေ့မှုများကိုခြေရာခံရာမှ စ၍ အသိဥာဏ်စနစ်များသည်အဖွဲ့အစည်းများကိုပထမ ဦး စွာဖော်ထုတ်ရန်အခြေခံရှိရမည်။ ဖော်ထုတ်ခြင်း၏စွမ်းအားကိုစိတ်ကြိုက်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းနည်းလမ်းများဖြင့်ပံ့ပိုးသည်။
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံစနစ်အတွက်ပုံရိပ်ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင်အောက်ပါအကျိုးကျေးဇူးများပါလာသည်။
- ထူးခြားသောပုံ-သီးခြားသိုလှောင်ရုံ
- လိုအပ်ချက်များအတိုင်းပုံများကိုတံဆိပ်ကပ်နိုင်မှု
- သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များထရပ်ကားကြီးများကို ၀ င်ရောက်နိုင်သည်
Professional Image Training Datasets
မည်သည့်ဘာသာရပ်မဆို မဆိုဇာတ်လမ်း။
မျက်နှာနှင့်လက်ဟန်ခြေဟန်တပ်ရန်လိုအပ်သောအပလီကေးရှင်းများသည်အချက်အလက်များကိုအပေါ်ယံကြည့်။ မရပါ။ ၎င်းအစား၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်နောက်ဆုံးစံနှုန်းများနှင့်အညီဖြစ်ရမည်။ Shaip တွင်ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်ပံ့ပိုးမှုဖြင့်ပြည့်စုံသောပုံရိပ်လေ့ကျင့်မှုဒေတာများကိုလက်လှမ်းမီရန်ကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်သည်။
Shaip ရှိပရော်ဖက်ရှင်နယ်ပုံသင်တန်းအချက်အလက်များသည် entity ခြေရာခံခြင်း၊ လက်ရေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အရာဝတ္ထုဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအပါအ ၀ င်အားလုံးပါဝင်နိုင်သောဖြေရှင်းနည်းများကိုအဓိကထားသည်။ ဒါမဟုတ်ဘူး! Shaip မှကမ်းလှမ်းသောပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများလည်းပါဝင်သည်။
- အဝေးထိန်းစနစ်နှင့်ကွင်းဆင်းဒေတာကျွေးခြင်း
- အဖြေများကိုချဲ့ထွင်နိုင်မှု - စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာစု ၀ ယ်ယူမှု
- သတ္တုတူးဖော်ရေးအတွက်အဆင်သင့်ဖြစ်သည့်အရည်အသွေးမြင့်ပြီးအပိုင်းခွဲထားသောဒေတာများ
- ပုံမှ စာသားကူးယူခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးမှု OCR လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ
- လူသားအတွက်သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက်ကျယ်ပြန့်သောအထောက်အပံ့
- ဒေတာများစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်လုံခြုံစိတ်ချရမှု
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု
အကြောင်းအရာများနှင့်မြင်ကွင်းများထက်ရှေ့ကပုံရိပ်စုစည်းမှု
Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့တွင်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းအမျိုးအစားများကိုလုံး ၀ ဖော်ပြထားပြီး၊ သီးခြားအသုံးပြုမှုအခြေအနေများနှင့်ဆင်တူသည့် algorithms များရှိသည်။ အသုံးပြုမှုအမျိုးမျိုးအတွက်ပုံသဏ္etsာန်အချက်အလက်အစုံ (ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံဒေတာ၊ ငွေတောင်းခံလွှာအချက်အလက်အစုံ၊ မျက်နှာမှတ်တမ်းအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းသို့မဟုတ်စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံ) ကိုစုဆောင်းခြင်းဖြင့်သင်၏ကွန်ပျူတာသင်ယူမှုစွမ်းရည်သို့ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုထည့်ပါ။ Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့တွင်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းအမျိုးအစားများကိုလုံး ၀ ဖော်ပြထားပြီး၊ သီးခြားအသုံးပြုမှုအခြေအနေများနှင့်ဆင်တူသည့် algorithms များရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကမ်းလှမ်းသော Image Datasets အမျိုးမျိုး၊
Document Dataset စုဆောင်းခြင်း
အထောက်အထားစစ်မှန်ကြောင်းအတည်ပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောအသိဥာဏ်အသုံးချပရိုဂရမ်များသည်စာရွက်စာတမ်းအချက်အလက်များမှအကောင်းဆုံးအကျိုးကျေးဇူးရခဲ့သည်။ Shaip သည်စနစ်များကိုစနစ်တကျဖော်ထုတ်နိုင်ရန်ကူညီပေးရန်ငွေတောင်းခံလွှာများ၊ လက်ခံစာများ၊ မြေပုံများ၊ သက်သေခံကတ်ပြားများနှင့်အခြားအရာများနှင့်သက်ဆိုင်သောအသုံးဝင်သောလေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များပါ ၀ င်သောအကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်သောပုံစုဆောင်းခြင်းကိုပေးသည်။
မျက်နှာ Dataset စုဆောင်းခြင်း
မျက်နှာစိတ်ခံစားမှုနှင့်မျက်နှာအမူအရာကိုတိုင်းတာရန်လေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောအသုံးချမှုများကိုကျွန်ုပ်တို့၏ facial dataset စုစည်းမှုတွင်အကောင်းဆုံးဆောင်ရွက်ပေးသည်။ များပြားလှသောဒေတာပမာဏကိုဖြည့်ပေးခြင်းအပြင် Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်လူမျိုးစုများနှင့်အသက်အုပ်စုများကိုကျယ်ပြန့်သောအသိဥာဏ်များစုဆောင်းခြင်းဖြင့်ဖြတ်တောက်ရန်ရည်ရွယ်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်ကောက်ယူခြင်း
အရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များဖြင့်သင်၏ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတည်ဆောက်မှု၏အရည်အသွေးကိုမြှင့်တင်ပါ။ Radiology, Oncology, Pathology စသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအထူးကုများမှ CT scan, MRI, Ultra Sound, Xray စသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကိုကျွန်ုပ်တို့ပေးသည်။
အစားအစာဒေတာစုဆောင်းမှု
မတူညီတဲ့အလင်းရောင်အခြေအနေတွေအောက်မှာအစားအစာပုံတွေကိုဖမ်းယူဖော်ထုတ်နိုင်တဲ့စမတ်အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုကိုတီထွင်ဖို့မင်းအစီအစဉ်ဆွဲဖူးရင်ငါတို့အစားအစာဒေတာစုဆောင်းမှုကတော်တော်အဆင်ပြေနိုင်တယ်။
မော်တော်ယာဉ်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း
လမ်းဘေးဒြပ်စင်များ၊ လမ်းအလိုက်အချက်များ၊ ထောင့်ကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှု၊ အရာဝတ္ထု၊ sematic ဒေတာများနှင့်အခြားအရာများဖြင့်မော်တော်ကားအချက်အလက်များနှင့်အတူလေ့ကျင့်မှုပြုလုပ်နိုင်သည်။
လက်ဟန်အမူအရာဒေတာစုဆောင်းခြင်း
မင်းရဲ့လက်ကိုင်ဖုန်းကိုအိပ်ဖို့လက်နဲ့ပွတ်ဆွဲဖူးရင်မင်းပြန်ဆက်စပ်နိုင်လိမ့်မယ်။ အာရုံခံကိရိယာများပါသော Smart & IoT ကိရိယာများသည်ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ဟန်ခြေဟန်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများမှအကျိုးကျေးဇူးရနိုင်သည်။
ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများ
ရုပ်ပုံဒေတာအစုံရှိ မော်တော်ကားမောင်းသူ
လူမျိုးစု 450+ မှ တစ်မူထူးခြားသော ပါဝင်သူ 20,000 ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အမူအရာ အမျိုးမျိုးဖြင့် ကားတပ်ဆင်မှုနှင့်အတူ ယာဉ်မောင်းမျက်နှာ 10k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု ကားအတွင်း ADAS မော်ဒယ်
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 455,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
အထင်ကရ ပုံဒေတာအတွဲ
စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ စုဆောင်းထားသော နိုင်ငံပေါင်း 80 ကျော်မှ အထင်ကရရုပ်ပုံ 40k+ ပုံများ။
- အသုံးပြုမှုအမှု အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း။
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 80,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
မျက်နှာပုံ ဒေတာအတွဲ
ဦးခေါင်းပုံသဏ္ဍာန်၊ လူမျိုးစု၊ လိင်၊ နောက်ခံ၊ ဖမ်းယူထောင့်၊ အသက် စသဖြင့် 12 မှတ်တိုင်ပတ်လည် ကွဲပြားသည့် 68k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု facial အသိအမှတ်ပြု
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 12,000 +
- မှတ်ချက် - မှတ်တိုင်မှတ်
အစားအသောက်ပုံဒေတာအတွဲ
55+ မျိုးကွဲများ (wrt အစားအစာအမျိုးအစား၊ အလင်းရောင်၊ အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ဘက်၊ နောက်ခံ၊ ကင်မရာအကွာအဝေး စသည်) တွင် 50k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု အစားအသောက် အသိ
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 55,000 +
- မှတ်ချက် - Yes
Shaip ကိုသင်၏ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI Image Training Data Partner အဖြစ်ရွေးချယ်ရန်အကြောင်းပြချက်များ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
ကမ်းလှမ်းသောဝန်ဆောင်မှုများ
ပြည့်စုံသော AI တပ်ဆင်မှုများအတွက်ကျွမ်းကျင်သောပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်လက်ထဲတွင်မရှိချေ။ Shaip တွင်အောက်ပါပုံစံများကိုပုံမှန်ထက်ပိုကျယ်ပြန့်စေရန်အောက်ပါ ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင်စဉ်းစားနိုင်သည်။
စာသားဒေတာစုဆောင်းခြင်း
န်ဆောင်မှုများ
Shaip သိမြင်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများ၏စစ်မှန်သောတန်ဖိုးမှာ၎င်းသည်ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအချက်အလက်များအတွင်းတွေ့ရှိရသောအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုသော့ဖွင့်ရန်သော့ချက်ဖြစ်သည်။
အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှု
သူတို့ကပိုပြီးဟန်ချက်ညီတဲ့ Natural Language Processing ရဲ့အားသာချက်တွေကိုစူးစမ်းဖို့အသံဒေတာတွေနဲ့မော်ဒယ်တွေကိုကျွေးဖို့ငါတို့ကိုပိုလွယ်အောင်လုပ်ပေးတယ်။
ဗွီဒီယိုဒေတာစုဆောင်းခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများ
အရာဝတ္ထုများ၊ တစ် ဦး ချင်းစီ၊ အဟန့်အတားများနှင့်အခြားအမြင်အာရုံအစိတ်အပိုင်းများကိုပြီးပြည့်စုံစေရန်သင်၏ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန် NLP နှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုယခုအာရုံစိုက်ပါ။
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
ဖြေရှင်းချက်
ကွန်ပျူတာအမြင် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံသည် Artificial Intelligence နည်းပညာများ၏နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်လူသားများပြုလုပ်သောအမြင်ကမ္ဘာ၊ စက်များကိုကြည့်ရန်၊ နားလည်ရန်နှင့်အဓိပ္ပာယ်ကောက်ရန်စက်များကိုလေ့ကျင့်ပါ။ ၎င်းသည်ပိုမိုကြီးမားသောစကေးနှင့်မြန်နှုန်းဖြင့်ပုံ (သို့) ဗီဒီယိုတစ်ခုတွင်အရာဝတ္ထုများကိုတိကျစွာနားလည်ရန်၊ ခွဲခြားရန်နှင့်ခွဲခြားရန်စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖန်တီးခြင်းအတွက်ကူညီသည်။
ဘလော့ခ်
ပုံမှတ်ချက်အမျိုးအစားများ- အားသာချက်၊ အားနည်းချက်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ကွန်ပြူတာများသည် အရာဝတ္ထုများကို စတင်ကြည့်ရှုပြီး ၎င်းတို့ကို ဘာသာပြန်ဆိုကတည်းက ကမ္ဘာကြီးနှင့် မတူတော့ပါ။ သင့်မျက်နှာပေါ်ရှိ ရယ်စရာမုတ်ဆိတ်မွေးကိုထုတ်ပေးသည့် Snapchat စစ်ထုတ်မှုကဲ့သို့ ရိုးရှင်းနိုင်သည့် ဖျော်ဖြေရေးပစ္စည်းများမှ စကင်န်အစီရင်ခံချက်များမှ မိနစ်ပိုင်းအကျိတ်များရှိနေခြင်းကို အလိုအလျောက်သိရှိနိုင်သော ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များအထိ၊ ကွန်ပျူတာအမြင်သည် လူသားတို့၏ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်တွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသည်။
သင့်ကိုယ်ပိုင် ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ သိုလှောင်ခန်းကို တည်ဆောက်လိုပါသလား။
ရုပ်ပုံလေ့ကျင့်မှုဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ငှက်မျက်လုံးမြင်ကွင်းကိုရယူပြီး သင့် Computer Vision မော်ဒယ်အတွက် သိုလှောင်ရုံတစ်ခု သင်ကိုယ်တိုင်ရယူလိုက်ပါ။
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
AI/ML အတွက် ရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းတွင် ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဂရပ်ဖစ်ပုံစံဖြင့် အမြင်အာရုံဒေတာများ စုဆောင်းခြင်းပါဝင်သည်။ ဤဒေတာသည် လေ့ကျင့်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အတုအယောင်ဉာဏ်ရည်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းအတွက် အထူးသဖြင့် အမြင်အာရုံအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် နားလည်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့်အရာများဖြစ်သည်။
ရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် ပရောဂျက်တစ်ခု၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ယင်းနောက်၊ ရုပ်ပုံများကို ဒေတာဘေ့စ်များမှ ရင်းမြစ်ရယူသည်၊ ကင်မရာများကို အသုံးပြု၍ ရိုက်ကူးခြင်း သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာဂရပ်ဖစ်များကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်သည်။ အရည်အသွေးမြင့်ပြီး ကွဲပြားသောပုံများကို သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ စုဆောင်းပြီးသည်နှင့်၊ ဤပုံများကို ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို ပေးဆောင်လေ့ရှိပြီး ဤပုံများကို အညွှန်းတပ် သို့မဟုတ် အမှတ်အသားပြုထားသည်။
ရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အမြင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ပတ်သက်သည့် မည်သည့်စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်အတွက်မဆို အခြေခံကျပါသည်။ အရည်အသွေးနှင့် ကွဲပြားသော ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများသည် ပိုမိုတိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော မော်ဒယ်သင်တန်းကို ရရှိစေကာ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်များသည် အမြင်အာရုံများကို ထိရောက်စွာ မှတ်မိနိုင်၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်စေကြောင်း သေချာစေသည်။
ပရောဂျက်၏ ရည်မှန်းချက်ပေါ် မူတည်၍ ပုံဒေတာ အမျိုးအစားများစွာကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ကန့်သတ်မထားပါ- ဓာတ်ပုံများ၊ ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများ၊ X-ray သို့မဟုတ် MRI ကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ၊ လက်ရေးဖြင့်ရေးထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၊ စကင်ဖတ်ထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၊ မျက်နှာဓာတ်ပုံများ၊ အပူဓါတ်ပုံများ၊ နှင့် augmented reality (AR) နှင့် virtual reality (VR) ရိုက်ကူးမှုများပင်။ ရင်းမြစ်ရရှိသော ပုံဒေတာအမျိုးအစားသည် မေးခွန်းထုတ်ထားသော AI/ML ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသင့်သည်။